Взломщики используют Microsoft Quick Assist для распространения вредоноса

Взломщики используют Microsoft Quick Assist для распространения вредоноса

Взломщики используют Microsoft Quick Assist для распространения вредоноса

Банда киберпреступников использует приложение Quick Assist от Microsoft в атаках с использованием социальной инженерии. Жертв заржают программой-вымогателем Black Basta.

Представители корпорации из Редмонда заявили, что к данным атакам причастна финансово мотивированная группа Storm-1811, которая развернула свою кампанию еще в середине апреля.

Quick Assist — приложение, установленное по умолчанию в Windows 11, которое позволяет предоставить доступ к своему компьютеру на Windows или macOS другим пользователям через удаленное подключение. Злоумышленники могут выдавать себя за сотрудников техподдержки и обманным путем заставить людей предоставить им полный доступ к целевому устройству. 

В среду компания Microsoft опубликовала сообщение, в котором говорится, что ведется расследование использования приложения в преступных целях. Windows-гигант работает над тем, чтобы не потерять доверие пользователей к сотрудникам службы поддержки Quick Assist. Пока сложно сказать, сколько клиентов пострадало. Чтобы снизить риск мошеннических действий, Microsoft задумывается о включении предупреждающих сообщений в приложении.

Компания напомнила пользователям о возможности блокировки или удаления Quick Assist, а также других инструментов удаленного управления с устройства, если они ими не пользуются.

Клиенты, которые хотят исключить эксплуатацию приложения, могут использовать индикаторы компрометации и запросы для самостоятельного поиска зловредной активности в своих сетях. Например, подозрительное поведение curl, вредоносное использование прокси или инструмента туннелирования.

Специалисты поделились, как проходят атаки. С помощью голосового фишинга преступники Storm-1811 выдают себя за службу техподдержки приложения и убеждают пользователя предоставить доступ к устройству через Quick Assist. Злоумышленники используют разные схемы давления, например, забрасывают  жертву спамом, а потом предлагают помощь в устранении проблемы.

Пользователь предоставляет доступ к своему устройству благодаря ключевой команде и коду безопасности, которым делится преступник. Поделившись экраном и одобрив запрос управления компьютером, жертва помогает мошеннику получить полный контроль.

Далее злоумышленники доставляют вредоносную полезную нагрузку и программу для удаленного мониторинга и управления (RMM).

Постоянный доступ к взломанному устройству дает возможность преступникам перемещаться латерально по сети жертвы. Затем Storm-1811 использует PsExec для развертывания программы-вымогателя Black Basta.

Метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах

Мы часто думаем, что отвечаем слишком медленно, слишком много пишем или, наоборот, теряемся в чатах. Но, как показало новое исследование учёных из Билефельдского университета, наше представление о собственном поведении в мессенджерах часто не совпадает с реальностью.

Впервые исследователи использовали анонимные метаданные WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России) — без доступа к содержанию переписок — чтобы наглядно показать людям, как они на самом деле общаются. Результаты работы опубликованы в издании Computers in Human Behavior.

Команда под руководством Оли Хакобян и профессора Ханны Дрималлы разработала специальную платформу «пожертвования данных». Она анализирует не тексты сообщений, а такие параметры, как скорость ответа длина сообщений и доля участия в диалогах.

После этого участники получали персональные визуализации и могли сравнить свои ощущения с реальными цифрами.

«Одни уверены, что отвечают слишком медленно, другие думают, что пишут больше всех. Наши данные показывают: эти предположения часто ошибочны», — отмечает Хакобян.

До сих пор подобные исследования в основном опирались на опросы. Но, как выяснилось, самоотчёты сильно искажают картину. В ходе эксперимента многие участники заметно пересмотрели своё мнение о себе — например, осознали, что отвечают быстрее, чем считали, или занимают в диалоге не так много места, как думали.

Важно, что такой «разбор полётов» оказался психологически безопасным: настроение участников не ухудшалось, даже когда данные опровергали их прежние убеждения.

Ошибочные представления о своём стиле общения могут создавать напряжение в отношениях — например, если человек постоянно переживает, что «слишком долго молчит». Исследование показывает: объективная обратная связь помогает снять лишние тревоги и недопонимание.

Авторы подчёркивают, что речь идёт не только о WhatsApp. Такой подход может стать частью цифрового благополучия в целом — ведь понимание собственных привычек помогает выстраивать более осознанные и комфортные отношения в онлайн-общении.

Проще говоря, иногда полезно не гадать, а посмотреть на себя со стороны — пусть даже через сухие, но честные цифры.

Напомним, на днях энтузиасты нашли новый способ вернуть быстрый нативный WhatsApp в Windows.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru